【學習記錄】 2021.05.11
小總結
- 今日完成了幾個簡單的 Python For loops,更新了一份在 Github,
- 完成Google Data Analytics Professional Certificate (4/8),
- 擴充了Data Science 學習大綱,整理好手上有的網上學習資源
內容及反思
首先是 Python For loops,完成了幾個For loops 的練習,對比網站的寫法,我的寫法更為結果導向,可以達到題目要求即可,沒有很工整。不過有一個要注意的地方是,不知道是因為一段時間沒碰Python,熟悉度下降,還是同時學習兩種編程語言,我在打Python時,打成了SQL 的格式,例如:
本應: for x in range(1,11): 打成: FOR x — 習慣了打SQL時將SELECT FROM WHERE 先打出來 (?)
這部分需要多加溫習才行。之後應該要加上一節實際操作的練習時間,將每日時間分配改為 繼續完成理論比重更高的Google Professional Certificate+一節時間學習Udemy Bootcamp的內容。
然後是Google - Process Data from Dirty to Clean 後半內容,主要講解Data Cleaning 中的 Documentation- Changelog 和幾個檢查方向;幾個常用的SQL Function (DISTINCT, LENGTH, SUBSTR, TRIM, CAST, CONCAT, COALESCE, CASE)及實際操作;以及幾個修改Resume 的方向。
Google 這個 Professional Certificate 課程讀下來,感覺更為偏向【建構對Data Science 的理解】,剛好可以補充一部分理論,更多操作的部分要在Udemy Bootcamp Course 補充。
個人學習大綱
今天只整理了一部分內容,目前的幾大學習主題包括以下:
- Programming languages (Python, R)
- Statistics related to DS
- Database & SQL
- Machine Learning
- Deep Learning
- Data Visualisation (Tableau)
大綱以下的細項都分好,今天亦有整理手上有的電子學習資源,目前已經有Data Science & Machine Learning 跟 SQL 的Bootcamp 課程,兩個內容都包含了很夕幾大主題下的細項。換句話,可以說是除了Data Visualisation 部分,其他都有入門級的學習資源。(巧合的是,我眼中的理論部分,很多都在Coursera平台,而動手寫的很多都在Udemy平台。)
明天計劃
- 為學習大綱標上預期完成時間(可以嘗試運用甘特圖)
- 開始 Google - Analyze Data to Answer Questions
- Python Function 練習
- 跑步(今天沒有去跑步,果然
人類都是懶惰的我是懶惰的)
本週目標
- 跑步
- 完成 Google Data Analytics Professional Certificate (5/8)
- 到外邊走走,不要一直關在家中
- 定下幾個小項目的方向,目前好奇的問題包括:
—目前全球潔淨能源生產量及用量? —運用數據分析不同STAYCATION風格下,哪間酒店是最好的選擇? —在電競比賽中,舉辦地的選擇多大程度影響收看人數? —全球樂園的入場率在COVID 下長甚麼樣子?
沒想到會收到留言,感謝各位的歡迎。可以在一個溫暖的地方記錄我的學習紀錄,也算是一種鼓勵和動力。